nn.Parameter(torch.rand((1,), requires_grad=True))
时间: 2024-06-04 21:12:19 浏览: 14
This code creates a PyTorch tensor of size (1,) with random values and sets the requires_grad parameter to True, indicating that gradients should be computed for this tensor during backpropagation. The tensor is then wrapped in a nn.Parameter object, which is a special type of tensor that is automatically added to the list of learnable parameters when used in a PyTorch module. This allows the tensor to be optimized by an optimizer during training.
相关问题
nn.Parameter(torch.ones(1), requires_grad=True)
这行代码是在PyTorch中创建一个可训练的参数。`torch.ones(1)`创建了一个值为1的张量,并将其封装在`nn.Parameter`对象中。`requires_grad=True`参数指示PyTorch需要计算这个参数的梯度,以便在反向传播期间进行优化。在训练模型时,这些可训练的参数是模型学习的主要目标。
解释b1 = nn.Parameter(torch.zeros(num_hiddens, requires_grad=True))
b1 = nn.Parameter(torch.zeros(num_hiddens, requires_grad=True)) 这行代码的作用是定义一个可训练的参数,也即是将一个大小为num_hiddens的全0张量作为偏置项b1,并将requires_grad设置为True以使其可以被自动求导。该参数会用于神经网络的线性变换中,对输入x进行加权求和后再加上偏置项b1得到输出。
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